Dx1 · Diagnóstico
Mapeamos el contexto, identificamos casos de uso priorizados y salimos con una recomendación honesta.
2-4 semanasRAG · Asistente interno sobre documentos
"ChatGPT para tu empresa": pregunta y obtén respuestas con cita exacta de tus documentos.
Qué obtienes
El resultado que el cliente toca, no el stack que está debajo.
Tu empresa tiene 5 años de documentos, manuales, políticas y procedimientos repartidos en SharePoint, Drive, Notion y emails. Cada vez que alguien tiene una duda — "¿cuál es la política de gastos?", "¿qué dice el contrato del cliente X?" — pierde 20 minutos buscando o pregunta a un colega que pierde otros 10 explicando. Un asistente RAG bien implementado responde en 3 segundos con cita exacta del documento original. Para empresas mid-market mexicanas con 50-500 empleados, el ahorro de tiempo agregado es de 5-15 horas por persona por mes.
Qué es exactamente
Definición técnica — para Google, ChatGPT y tu CTO.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la arquitectura de IA que combina un modelo de lenguaje con un sistema de búsqueda sobre tu base de conocimiento privada. A diferencia de usar ChatGPT directamente, un RAG bien implementado: (1) busca en TUS documentos antes de responder, (2) cita la fuente exacta de cada respuesta, (3) no inventa información que no esté en la base, y (4) mantiene la privacidad de los datos. Es la solución estándar para asistentes internos corporativos, knowledge bases interactivas, búsqueda semántica en repositorios y onboarding de nuevos empleados.
Incluye
- ✓"ChatGPT" sobre documentos internos (políticas, manuales)
- ✓Asistente de onboarding para nuevos empleados
- ✓Knowledge base interactiva sobre procesos
- ✓Búsqueda semántica en SharePoint, Drive, Notion
- ✓Asistente legal sobre contratos y precedentes
Cómo lo implementa ia¹01 02 03
Dx1 + Im2 + Rt3 → ventaja sostenible.
En ia¹ implementamos RAG con stack abierto y de producción: ingesta automatizada de fuentes (SharePoint, Drive, Notion, Confluence, S3) con LlamaIndex o LangChain, embeddings con OpenAI text-embedding-3-large o Cohere multilingual, vector stores en Pinecone, Qdrant o pgvector según escala, reranking con Cohere Rerank o Voyage para mejorar relevancia, y LLM final con Claude Sonnet 4.6 o GPT-4o. Auditoría de privacidad obligatoria al inicio: dónde viven los datos, quién accede, qué se loggea. Plazo: 4-8 semanas para un piloto con 1-3 fuentes, 10-16 semanas para asistente corporativo completo.
Im2 · Implementación
Construimos el primer caso de uso end-to-end. Stack abierto, código tuyo, métricas claras de éxito.
4-12 semanasRt3 · Retainer
Acompañamiento continuo: nuevos casos, monitoreo, ajustes y transferencia de capacidades.
desde mes 3Empezamos por el diagnóstico
Activar mi conocimiento
30 minutos. Sin costo. Salimos con una recomendación honesta — trabajes con nosotros o no.
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan.
¿Qué es RAG y por qué es la implementación de IA con mayor adopción en empresas mexicanas?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica que combina un modelo de lenguaje con un sistema de búsqueda sobre tu base documental: el modelo no inventa, recupera fragmentos relevantes de tus PDFs/Docs/Wiki/SharePoint y responde con base en ellos, citando fuentes. Es el caso de IA con mayor adopción en mid-market mexicano porque resuelve un dolor universal: el conocimiento empresarial está disperso y el equipo pierde horas buscándolo. Implementaciones típicas: 'ChatGPT sobre nuestros manuales', 'asistente legal sobre contratos vigentes', 'soporte interno sobre políticas y SOPs'.
¿Qué tan preciso es RAG y puede equivocarse o inventar respuestas?
RAG bien implementado tiene precisión del 85-95% cuando los documentos fuente están bien organizados. La diferencia con un LLM crudo es que RAG cita la fuente — el usuario puede verificar la respuesta yendo al documento original. Para reducir alucinaciones implementamos: prompts que fuerzan respuesta solo desde contexto recuperado, chequeo de relevancia (si no hay match suficiente, el bot responde 'no tengo información'), y citas obligatorias. Aún así, en casos críticos (legal, médico) el RAG es asistente, no autoridad — el humano valida antes de actuar.
¿Cuánto tarda y cuánto cuesta implementar un asistente RAG sobre los documentos de mi empresa?
Plazo típico: 4-8 semanas hasta producción con un caso de uso acotado (un área, una base documental). Costo: $20-80K MXN inicial dependiendo de volumen documental (<1000 docs es rápido, >10,000 requiere arquitectura cuidada) e integraciones (Drive, SharePoint, Box, Notion, Confluence). Mensualidad de tokens, vector store (Pinecone, Qdrant, pgvector) y observabilidad: $8-25K MXN/mes. ROI claro cuando el equipo destinaba más de 20 horas/semana a búsqueda de información dispersa.
¿Mi información confidencial está segura si la uso para RAG? ¿Entrena el modelo con mis datos?
Con Claude Enterprise, OpenAI Enterprise y Azure OpenAI Service la respuesta es no: estas plataformas tienen contratualmente prohibido entrenar con tus datos. El uso correcto de RAG es la opción más segura para IA empresarial porque tus documentos nunca entran al entrenamiento del modelo — solo se recuperan los fragmentos relevantes en cada consulta y se descartan después. En ia¹ implementamos siempre con planes Enterprise + cifrado en reposo y tránsito + segregación por área cuando aplica.